t-SNE(t-分布随机邻域嵌入)是一种基于流形学习的非线性降维算法，非常适用于将高维数据降维到2维或者3维，进行可视化观察。t-SNE被认为是效果最好的数据降维算法之一，缺点是计算复杂度高、占用内存大、降维速度比较慢。本任务的实践内容包括：1、 基于t-SNE算法实现Digits手写数字数据集的降维与可视化2、 对比PCA/LCA与t-SNE降维前后手写数字识别模型的性能。